Professores: Sandro da Silva Camargo
Pré-Requisitos: Não
Horas: 30
Créditos: 2
Semestre: 1º

Ementa:
Conceitos de dados. Pré-Processamento de dados: limpeza, avaliação de outliers, transformação de dados. Redução. Análise e seleção de variáveis. Classificação de dados a partir de algoritmos de árvores de decisão, baseados em instâncias. Clusterização por partição, hierárquica. Redes Neurais. Algoritmos Genéticos, Lógica Fuzzy e Sistemas Híbridos em MD. Softwares e Ferramentas de MD; Domínios de Aplicação e Estudos de Casos na área da Pecuária.

Bibliografia:

• HAN, J.; KAMBER, M. Data mining : concepts and techniques. 2nd ed. Boston, AM : Elsevier, 2006.
• TAN, P.; STEINBAHC, M.; KUMAR, V. Introdução ao Data Mining : mineração de dados.  Rio de Janeiro, RJ : Ciencia Moderna Ltda, 2009.
• RUSSELL, M. Mineracao de dados da web social. Sao Paulo, SP : Novatec, 2010.
• GRÜNWALD, P. D. The Minimum Description Length Principle. MIT Press, 2007.